Hawliad yw oxymoron yn y diwydiant yswiriant (Cais Yswiriant) – nid yw’r cwmnïau yswiriant na’r cwsmeriaid eisiau ffeilio hawliadau. Fodd bynnag, mae'r ddau barti eisiau pethau gwahanol pan fydd yr hawliadau'n cael eu ffeilio yn y pen draw.
Mae'r cwsmer am i'r prosesu hawliadau fod yn gyfathrebu cyflym, prydlon, datrysiad cyflym, a chyffyrddiad personol, os yn bosibl.
Mae'r cwmni yswiriant eisiau datrysiad effeithlon a chywir. A dileu'r risg o ordalu, twyll ac ymgyfreitha. Ond pam mae awtomeiddio dogfennau hawliadau mater yn y maes yswiriant?
Amdanom ni 87% o ddeiliaid polisi yn credu bod y ffordd y caiff hawliadau eu prosesu yn effeithio ar eu penderfyniadau i gadw at yr yswiriwr.
Ar y naill law, efallai mai prosesu hawliadau yw'r mwyaf gweladwy o'r holl weithgareddau yswiriant, sy'n effeithio boddhad cwsmeriaid a chadw. Ac ar y llaw arall, mae twyll yswiriant yn deigr enfawr yn aros i gael ei ddofi. Roedd cyfanswm cost twyll yswiriant yn fwy na $ 40 biliwn y flwyddyn yn yr Unol Daleithiau. Hawliadau yswiriant prosesu nid dyma'r unig broblem sy'n plagio'r diwydiant yswiriant. Mae rhai materion hollbwysig eraill sy'n rhy gyfarwydd
- Yr amser a dreulir yn copïo a gludo data â llaw ar draws systemau lluosog.
- Mae gordaliadau o ganlyniad i anghywirdebau prosesu hawliadau.
- Datrys hawliadau araf iawn yn arwain at gwynion cwsmeriaid.
- Costau gweithredu uwch.
Felly, beth yw'r cam cyntaf tuag at brofiad hawlio gwell? Awtomatiaeth seiliedig ar AI.
Deallusrwydd Artiffisial yn y Diwydiant Yswiriant
Cyn integreiddio Prosesu hawliadau a yrrir gan AI, gadewch i ni ddeall sut mae swyddogaethau prosesu hawliadau confensiynol.
Mewn prosesu hawliadau confensiynol, rhaid i'r cwsmer sy'n hawlio'r yswiriant gyflwyno'r holl ddogfennau angenrheidiol i wirio a chadarnhau cywirdeb y cais. Y prif gamau wrth brosesu hawliadau yw dyfarnu hawliadau, EOBs, a setlo. Er bod hyn yn ymddangos yn syml, mae'n haws dweud na gwneud.
Mae angen tunnell o waith papur, dilysu dogfennau, dadansoddi data, a gwirio ffeithiau cyn y gellir setlo'r hawliad. Ac mae'r broses hon yn frith o wallau llaw yn ystod dilysu ac adolygu, gan baratoi'r ffordd ar gyfer twyll hawliadau manwl. Dyna'r rheswm pam mae cwmnïau'n manteisio ar fanteision AI.
Prosesu hawliadau wedi'u galluogi gan AI - Y Broses
Gall integreiddio AI yn y model busnes yswiriant ychwanegu gwerth i gwsmeriaid a cwmnïau yswiriant.
Er enghraifft, dychmygwch fod eich cerbyd mewn damwain fach. Gyda'r dyfeisiau telemateg wedi'u mewnosod, bydd eich cerbyd yn anfon gwybodaeth am y difrod a amheuir i'r system. Bydd yr un system yn ceisio cadarnhad gan y cwsmer i wirio'r ddamwain.
Bydd y system yn defnyddio dadansoddeg ragfynegol ac uwch i benderfynu a ellir prosesu’r hawliad neu a oes angen ymyrraeth ddynol.
Sut i brosesu hawliad gydag AI?
Hawliadau yswiriant AI gall prosesu ddigwydd o fewn ychydig funudau, o echdynnu gwybodaeth o ddogfennau i hawliadau i brosesu.
Er ein bod wedi cymryd yr enghraifft o ddifrod cerbyd Hawliadau yswiriant wedi'u galluogi gan AI, mae'r un broses yn cael ei hailadrodd mewn hawliadau eraill. Ynghyd â thechnegau NLP – Prosesu Iaith Naturiol – ac OCR – Adnabod Cymeriad Optegol – mae’n bosibl casglu a thynnu gwybodaeth feirniadol o ddogfennau sydd wedi’u hysgrifennu â llaw ac wedi’u hargraffu.
Ar ben hynny, gellir defnyddio chatbots sy'n cael eu gyrru gan NLP i asesu'r difrod honedig trwy ddadansoddi lluniau a fideos o'r difrod.
Enghreifftiau o brosesu hawliadau wedi'u galluogi gan AI
Mae nifer o chwaraewyr allweddol yn y diwydiant yswiriant yn archwilio manteision dysgu peiriannau a rheoli hawliadau i wella prosesu.
Mae llwyfannau newydd seiliedig ar AI yn cael eu datblygu i ddadansoddi difrod mewn amser real gan ddefnyddio delweddau 3-D. Yn ogystal, mae chatbots sy'n seiliedig ar AI yn cael eu defnyddio i symleiddio'r system ymateb cwsmeriaid trwy symleiddio'r broses o gyflwyno hawliadau a diweddaru lluniau a fideo o'r olygfa.
Gan ddefnyddio atebion NLP, mae cwmnïau yswiriant hefyd yn tynhau ac yn nodi hawliadau twyllodrus.
Data ansawdd: Sylfaen prosesu hawliadau a yrrir gan AI
Mae AI yn rhoi'r gallu i gwmnïau yswiriant wneud penderfyniadau beirniadol am hawliadau cymhleth trwy graffu ar ddata cwsmeriaid, dadansoddi ymddygiad, a dogfennaeth hawlio i ganfod a yw'r hawliad yn ddilys neu'n dwyllodrus.
Fodd bynnag, y rhwystr mwyaf wrth gyflawni awtomeiddio yw datblygu datrysiad prosesu hawliadau cadarn yn seiliedig ar ML y gellir ei integreiddio'n esmwyth i'w systemau presennol. A'r cam cyntaf wrth ddatblygu modelau sy'n seiliedig ar ddysgu peiriannau a all ragweld hawliadau'n gywir yw casglu data o ansawdd uchel.
Dim ond pan ddefnyddir data o ansawdd uchel i hyfforddi'r modelau ML y gall eich proses awtomeiddio roi canlyniadau diriaethol. Mae'n hawdd integreiddio datrysiadau wedi'u teilwra o fewn eich systemau etifeddiaeth neu weithredu fframwaith sy'n awtomeiddio prosesu hawliadau. Ond, pan nad ydych chi'n gweithio gyda data o ansawdd, wedi'i ddilysu a'i labelu, ni fyddwch yn gallu cymryd y cam cyntaf tuag at awtomeiddio AI.
Sut i gael data o ansawdd am gost is?
Mae'r diwydiant yswiriant yn elwa llawer o ddeallusrwydd artiffisial a thechnoleg dysgu peiriannau. Ond mae dysgu peirianyddol yn ffynnu ar ddata, ac i gaffael data o ansawdd am gost is; mae angen ichi edrych ar gontract allanol.
Bydd rhoi eich gofynion data ar gontract allanol i ddarparwr premiwm yn eich helpu i gael cychwyniad datblygu. Mae angen llawer iawn o ddata trydydd parti arnoch, cofnodion hawliadau fel gwybodaeth defnyddwyr, hawliadau meddygol, lluniau o gronfeydd data difrod, dogfennau triniaeth feddygol, anfonebau atgyweirio, a mwy.
Shaip yw'r prif ddarparwr data o ddata wedi'i labelu'n dda sy'n benodol i awtomeiddio yswiriant a phrosesu hawliadau. Gyda darparwr data hyfforddi dibynadwy fel Shaip, gallwch ganolbwyntio ar ddatblygu, profi a defnyddio atebion prosesu hawliadau awtomataidd.
